删除第一行，将第一行用作标题，并设置正确的数据类型。

以同样的方式添加 Google Adwords 和 Other 我们按天平均分配费用，转换此表：如果您有兴趣了解更多有关如何执行此操作的信息，可以在文章末尾下载测试 BI 文件。

我们还添加来自 Google Analytics、Calltracking 和 CRM 的数据：

请注意，以“文本”格式存储电话更为正确，而不是 Power BI 默认建议的“整数”格式。

数据处理与整理

为了能够可视化数据，必须对其进行预处理。为了方便起见，让我们将文章的这一部分分成几个子部分。

消费和流量数据
首先，让我们将所有消费数据收集在一张表中：

请注意，我们在 Other_cost 表中 比利时手机号码列表 没有点击数据，因此我们自动将 null 放在那里：
此处及下文，为了后续数据计算的正确性，null会一直替换为“0”。下一步是从 Google Analytics 复制我们的数据并对其进行一些转换。

让我们按日期和来源分组并计算会话总和

并添加费用数据：让我们添加一个自定义列，确定 cz 列表 我们优先统计来自广告系统的点击：最后，我们得到一个包含所有来源的流量和成本数据的表格：呼叫跟踪数据
让我们用呼叫数据转换原始表，以便我们可以计算收到的呼叫数量以及其中有多少是主要呼叫。如果有必要，您还可以考虑 unique 或 unique-target。